第103章 数据之觞（2/2）

对手已经将战场，延伸到了数字经济最核心的疆域——数据可信度与资产定价权。

面对这种前所未见的混合攻击，林墨知道，传统的金融风控手段已显不足。他必须构建一套覆盖数据采集、传输、验证、估值全链条的新型防御体系。

他迅速做出部署：

第一，构筑“可信数据防线”。 他命令赵工团队，立即在“科创信贷工场”的风控平台中，嵌入基于区块链技术的数据溯源与双向验证机制。所有接入的企业数据，不仅要在接入端进行核验，更要与其在税务、海关、电力等官方或第三方可信平台的数据进行交叉比对，确保数据从源头到使用的“端到端”可信。同时，引入“对抗性机器学习”算法，主动识别和过滤潜在的数据投毒攻击。

第二，掌握“数据定价之锚”。 他推动“新滨城银行”联合国内顶尖的数据交易所、法律及评估机构，共同研发推出符合中国国情与法律框架的数据资产价值评估标准与方法论。该标准综合考虑数据维度、质量、应用场景、合规成本及潜在收益，旨在建立一套独立、客观、不被境外舆论轻易左右的数据资产定价体系。

第三，启动“数据金融护航”行动。 对于那几家受到不公正舆论冲击、但本身数据资产优质、业务前景良好的科创企业，“新滨城银行”宣布，在其完成基于新标准的数据资产评估后，将提供基于评估价值的、更加灵活的质押融资支持，用真金白银为中国的数据资产信用“背书”。

然而，就在林墨全力构建数据金融防波堤时，一个更隐蔽、也更危险的漏洞，在所有人都未察觉的角落，悄然显现。

“新滨城银行”自身庞大的、用于内部管理和客户服务的非结构化数据（如客户经理的工作日志、会议纪要、内部沟通记录等），因其看似较低的金融敏感度，在安全防护等级上相对较低。而这些数据，正通过一个被伪装成“效率提升工具”的第三方软件接口，以极其缓慢且隐蔽的方式，持续向外传输。接收数据的ip地址，经过层层跳转，最终指向的，正是苏晴提到的那家“阿尔法数据工坊”。

对手的目标，从来就不仅仅是外部的企业数据。他们真正觊觎的，是银行内部运作中产生的、那些看似零碎却能拼凑出战略意图、风险偏好和决策模式的“暗数据”。

数据的觞，已在无声中流淌。而守护者，尚未意识到后院已然起火。